[发明专利]基于PCE代理模型的飞行器追踪效能评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于PCE代理模型的飞行器追踪效能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：给定拟评估的飞行器目标追踪仿真模型，输入飞行器拟追踪的目标机动时的不确定性参数集；

步骤2：对所述不确定性参数集中的各参数进行敏感性分析，得到在飞行器目标追踪过程中的关键参数集；

步骤3：对所述关键参数集使用拉丁超立方体抽样方法进行采样，并将采样结果输入到所述飞行器目标追踪仿真模型中得到与所述关键参数相对应的评估结果形成训练样本，对PCE代理模型进行训练；

步骤4：将当前目标的各关键参数输入到训练好的所述PCE代理模型中，得到飞行器目标追踪效能的评估结果。

2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，步骤2中对所述不确定性参数集中的各参数进行敏感性分析的方法是Sobol敏感性分析方法。

3.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述Sobol敏感性分析方法具体为：

步骤2.1：对所述飞行器目标追踪仿真模型的目标函数的总方差进行分解，获得单参数的方差和不同参数之间相互作用的方差；

其中D为总方差，D_i为第i个不确定性参数x_i产生的方差，D_ij为不确定性参数x_i与x_j耦合产生的方差，D_1,2,…,n是多个不确定参数耦合产生的方差，n为不确定性参数的数量；

步骤2.2：对式(1)进行归一化，得到系统对不确定参数的敏感性，如下式所示：

令为一阶敏感性系数，

为二阶敏感性系数，

为n阶敏感性系数，

为第i个不确定性参数x_i的总敏感性指数，

其中-i表示除去D_i之外的方差；

步骤2.3：对步骤2.2中得到的各阶敏感性系数从大到小进行排序，取前m个大于预设阈值的敏感性系数所对应的不确定性参数作为关键参数。

4.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，步骤3中对PCE代理模型进行训练好的标志是：使用不同于拉丁超立方体抽样方法的测试样本对训练后的所述PCE代理模型进行评估，当评估后的均方根误差小于预设值时，所述PCE代理模型训练合格；所述均方根误差具体是：

其中n_t是测试点的数量,和分别是第测试样本中第i_t个测试点的代理模型输出的估计值和仿真模型输出的真实值。

5.根据权利要求4所述的评估方法，其特征在于，所述飞行器拟追踪的目标机动时的不确定性参数包括：目标纵向拉升速度、机动开始时刻、机动持续时间、目标初始速度。

6.根据权利要求5所述的评估方法，其特征在于，所述评估结果是指飞行器与目标之间的距离。

7.一种基于PCE代理模型的飞行器追踪效能评估方法系统，其特征在于，包括以下模块：

不确定参数获取模块：用于对给定的拟评估的飞行器目标追踪仿真模型，输入飞行器拟追踪的目标机动时的不确定性参数集；

关键参数分析模块：用于对所述不确定性参数集中的各参数进行敏感性分析，得到在飞行器目标追踪过程中的关键参数集；

代理模型训练模块：用于对所述关键参数集使用拉丁超立方体抽样方法进行采样，并将采样结果输入到所述飞行器目标追踪仿真模型中得到与所述关键参数相对应的评估结果形成训练样本，对PCE代理模型进行训练；

评估结果输出模块：将当前目标的各关键参数输入到训练好的所述PCE代理模型中，得到飞行器目标追踪效能的评估结果。

8.一种计算机可读介质，存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序可被处理器执行以实现权利要求1至6中任一项所述方法。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。